Matlab：支持分类数组的核心函数

Matlab中的分类数组处理函数详解

最新推荐文章于 2025-05-09 00:15:00 发布

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文章标签： matlab 分类人工智能 Matlab

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本文介绍了Matlab中支持分类数组的一些核心函数，包括categorical、categories、renameCategories、addCategories、removeCategories、isundefined、countcats和reordercats。这些函数使得在离散数据类型上的计算、数据处理和统计分析更为便捷，帮助用户更好地管理和分析分类数据。

Matlab：支持分类数组的核心函数

在Matlab中，分类数组是一种强大的数据结构，用于存储和处理离散或有限集合的数据。分类数组提供了一种简洁、高效的方式来表示和操作离散数据类型，如标签、类别或状态。

Matlab提供了许多支持分类数组的核心函数，这些函数使得在分类数据上进行计算、数据处理和统计分析变得更加方便。下面将介绍其中一些常用的核心函数，并给出相应的源代码示例。

categorical函数：用于创建分类数组。可以通过将普通数组转换为分类数组或直接指定分类标签来创建分类数组。以下是创建分类数组的示例代码：

% 通过将普通数组转换为分类数组创建分类数组
data = [1, 2, 3, 2,

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需要注意的是，使用categorical函数转换变量时，Matlab会默认将变量类型设置为nominal，这种类型只表示了分类变量的名称，而没有具体的数值。需要指定需要转换的表变量，函数会自动为每一个不同的文本值分配唯一的数值标签，并返回一个分类数组。需要注意的是，在进行分类转换时，Matlab会自动为每一个不同的文本值分配一个唯一的数值标签。需要注意的是，如果数据中包含未知的文本值，Matlab会默认将其归为一个名为undefined的类别中。接下来，我们需要将Gender列中的文本数据转换为分类数组。

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